随机森林反演卫星遥感海表面盐度研究

摘要：

海表面盐度是描述海洋状态、模拟海洋循环和检测气候变化的重要指标,对海洋研究意义重大.土壤湿度与海水盐度(soil moisture and ocean salinity,SMOS)卫星为全球海表面盐度分析提供了重要数据,但其整体精度尚未达到预期要求.基于海表面盐度遥感机理和SMOS卫星盐度反演基础理论,选取海表面盐度敏感因子,建立随机森林(random forest,RF)模型,并基于网格搜索算法优化模型参数,辅助提高SMOS卫星产品精度.其中基础RF得到的海表面盐度与Argo(array for real-time geostrophic oceanography)数据之间的平均绝对误差为0.08,均方根误差为0.15.而经网格搜索算法优化后的随机森林模型精度稍有所提升,其与Argo数据的绝对平均误差为0.08,均方根误差仅为0.14,且误差分布范围较小.两种模型均显著优于SMOS卫星Level2级盐度产品.从机器学习与统计学理论出发,建立的高精度、高适应性的随机森林海表面盐度反演模型大幅提高了盐度精度,能够为相关海洋研究提供数据支撑.

关键词：SMOS卫星、海表面盐度、随机森林、网格搜索、参数优化

所属期刊栏目：48

分类号：P237;P714(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金U1806205

在线出版日期：2023-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1538-1545